当前人工智能产业面临的核心挑战是，算力需求呈现多元化、分散化特征。传统数据中心的集中式大规模算力模式，难以满足智能机器人、边缘计算、物联网等终端场景对高效、低功耗、低成本算力的需求。进迭时空CEO陈志坚在K3新品发布会上指出，问题的根本在于现有的CPU加GPU异构计算模式存在局限，难以在能耗与空间约束下实现最优的性能平衡。
从云到端的智能迁移是技术演进，更是产业组织方式的重构。终端算力升级不应仅追求峰值指标，而要在能效、成本、生态与交付能力之间找到新的平衡。面向边缘推理与智能终端的芯片创新，只有与开放生态、工程化体系和场景化应用形成合力，才能把可用的技术转化为可规模的产品，推动人工智能更广泛、更安全、更普惠地融入生产生活。